Bridging the Last Mile of Time Series Forecasting with LLM Agents
用 LLM Agent 打通时间序列预测的最后一公里
🧭 LLM Agent · 预测修正与业务落地 ★ 深度解读
Trip.com Group
提出以 LLM agent 对统计基线预测进行可溯、约束化的业务修正，将上下文信息转化为结构化修订动作。
📌 工作参考价值（4 点）
- 预测修正的工程化模式：将统计基线预测与业务修正解耦，把修正动作封装为可审计的操作（范围缩放、点位覆写），可直接用于电商需求计划、促销备货等场景，把运营经验结构化地注入到预测中。
- Agent 工作区设计：共享的表格式工作区（历史值、基线预测、可编辑修订值）保证历史与基线不可变，所有修订仅作用于 y_final，避免模型幻觉污染原始信号，这种“受控编辑”的思路可复用于推荐系统中的打分后调整或多策略融合。
- 长时预测的 map-reduce 分解：将长预测区间拆分为事件窗口并行推理，再通过统一动作接口合并，适合电商大促期的多活动多时段调优，提升推理效率且保持可审查性。
- 基于记忆的自我改进闭环：在真实值出现后生成校准反思，存为结构化记忆，后续预测时优先检索历史修正错误，避免重复犯错，该机制可直接用于推荐系统的 A/B 后评估与在线参数的自适应调整。